算法岗面经（将持续更新）
从7月份校招内推开始，陆陆续续投递了差不多20家公司，面试了有其中的7、8家，主要的投递岗位是计算广告、搜索和推荐相关。为了更好得整理自己的思路，也为了尽可能给同学们提供点帮助，此贴将持续更新。今天先把今天下午的网易互娱面经整理一下，后续我也会将之前的面试经历尽可能完整得发布出来(有些时间久远，可能真的不太能想起来=.=#)。
2018.8.21 网易互娱， 电话一面，人工智能研究工程师
1. 一上来，面试官先做了好几分钟的自我介绍和互娱介绍（第一次这种面试体验，还是蛮不错的）；
2. 简单进行自我介绍；
3. 讲一下简历上最新的一个项目；
4. RF和GBDT的区别；RF怎么解决的过拟合问题；
5. 决策树的分裂策略：ID3，C4.5，Gini指数，选一个讲一下；
6. 熵了解吗？
7. 讲一下XGBoost；
8. 正则化项了解吗？
9. 优化算法： 牛顿法和拟牛顿法，过程？（这个不会，李航老师的统计机器学习附录有详细讲解）；
10. 熟悉深度学习吗?
11. 讲一下word2vec；
12 算法题： 找出数组中第K大的数。有几种方法？时间复杂度分别是多少？
查看6道真题和解析
CVTE公司福利 258人发布
浪潮开奖16人在聊
